利用 ChatGPT 評估已發表醫學研究的品質：對臨床醫學研究的深入分析
ChatGPT 能有效評估大多數學術領域的研究品質，包括臨床醫學，儘管它可能低估了一些頂尖醫學期刊中研究的價值。
ChatGPT를 사용한 의학 연구 출판물의 질 평가: 저명 의학 저널에서의 불일치 현상
ChatGPT는 의학 연구 논문의 질을 평가하는 데 유용하게 사용될 수 있지만, 저명 의학 저널의 논문에 대해서는 낮은 점수를 부여하는 경향이 있어 주의가 필요하다.
Exploring the Potential for Language Models to Learn Step-Skipping in Reasoning
By iteratively training language models to generate shorter yet accurate reasoning paths, they can learn to skip steps like human experts, potentially leading to more efficient problem-solving and improved generalization abilities.
基於三元組網格框架的不連續命名實體識別
本文提出了一種名為 TriG-NER 的新型三元組網格框架，透過利用基於詞對關係的三元組損失函數，有效提升了不連續命名實體識別的效能。
불연속적인 개체명 인식을 위한 트리플릿-그리드 프레임워크, TriG-NER
본 논문에서는 기존 DNER 모델의 한계점을 지적하고, 토큰 레벨에서 트리플릿 손실을 활용하여 단어 쌍 관계를 학습하는 새로운 프레임워크인 TriG-NER을 제안하여 불연속적인 개체명 인식 성능을 향상시켰습니다.
Align-SLM：透過 AI 反饋增強語義理解的無文字語音模型
Align-SLM 透過利用類似於強化學習的偏好優化和 AI 反饋，顯著提升了無文字語音模型的語義理解能力，使其在多項基準測試中達到新的水準。
不連続な固有表現認識のためのTriplet-Gridフレームワーク：TriG-NER
TriG-NERは、従来のタグ付けスキームの限界を克服し、複雑な不連続なエンティティセグメントを効果的にキャプチャする、トークンレベルのトリプレット損失と単語ペア関係を活用した新しいトリプレットグリッドフレームワークである。
AI 피드백을 활용한 강화 학습 기반 텍스트 없는 음성 언어 모델, Align-SLM
텍스트 없는 음성 언어 모델(SLM)의 의미론적 이해도를 향상시키기 위해 AI 피드백 기반 강화 학습을 활용한 Align-SLM 프레임워크를 소개합니다.
TriG-NER: A Novel Triplet-Grid Framework for Enhanced Discontinuous Named Entity Recognition Using Token-Level Triplet Loss
TriG-NER, a novel framework leveraging token-level triplet loss and word-pair relationships within a grid structure, significantly improves discontinuous named entity recognition by effectively capturing non-adjacent entity segments and generalizing across diverse datasets.
AIフィードバックを用いた強化学習による、テキストレス音声言語モデルAlign-SLM：意味理解の向上とSOTA性能達成
テキストレス音声言語モデル（SLM）は、従来のテキストベースモデルに比べて意味理解度が劣るという課題を抱えていましたが、本研究では、AIフィードバックを用いた強化学習を用いることで、SLMの性能を大幅に向上させることに成功しました。
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